CLCD数据集是由武汉大学杨杰、黄昕教授团队基于Google Earth Engine平台,利用Landsat系列卫星影像,采用随机森林、时空滤波和逻辑后处理等方法制作的。数据集反映了中国快速的城市化进程和一系列生态工程,揭示了气候变化条件下人为对土地覆盖的影响,其在全球变化研究中具有潜在应用价值。数据集已更新至2023年。
clcd土地利用分类体系,即Corine Land CoverDatabase土地覆盖数据库,是欧盟基于卫星遥感数据开发的一套用于描述土地利用状况的分类系统。它以空间数据为基础,提供了全球范围内土地利用类型的分类和说明,为国际间的土地利用研究和比较提供了标准化的数据。 接着,简要介绍clcd土地利用分类体系的特点和内容。该分类体系以29个...
武汉大学的杨杰和黄昕教授团队基于Google Earth Engine上335,709景Landsat影像制作了中国逐年土地覆盖数据集(annual China Land Cover Dataset, CLCD),包含1985—2019中国逐年土地覆盖信息。为此,研究团队基于GEE上所有可获得的Landsat数据,构建时空特征,结合随机森林分类器得到分类结果,并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的...
基本信息2022年8月,武汉大学杨杰和黄昕教授团队向公众发布了CLCD 2021年全国土地覆数据。数据时间: 2021年空间位置:中国数据格式:栅格空间分辨率:30m关键词: 土地利用分类数据; GEE该数据集分类后ID共为9类如…
中国30m土地利用数据CLCD(1985-2023年) CLCD_classificationsystem是专门为CLCD数据集设计的分类系统,它基于遥感图像处理技术和地理信息系统(GIS)的应用,将中国地区的土地覆盖划分为多个类别,并通过色彩编码进行区分。该系统旨在为用户提供清晰、准确的土地覆盖信息,以满足环境、气候、农业等领域的研究需求。
最新土地利用分类:CLCD2022 1. 2023年8月,武汉大学杨杰和黄昕教授团队更新了CLCD2022数据 分类年份:2022 空间位置:中国 地理坐标系: D_WGS_1984 投影坐标系: Albers_Conic_Equal_Area 数据格式:栅格(.tif) 空间分辨率:30*30米 2.该数据集分类后ID共为9类如下:原始数据下载后在Arcmap打开,然后打开属性表进行唯...